PočetnaOstaloTechPovijest i primjena grafičkih kartica u znanosti

Povijest i primjena grafičkih kartica u znanosti


Pri kupnji računala mnogi pridaju najviše pozornosti procesoru, radnoj memoriji i grafičkoj kartici. Kako cijena grafičke kartice ima značajan udio u cijeni čitavog računala, u pravilu odabirete karticu koja može zadovoljiti vaše potrebe, a pripada srednjem cjenovnom rangu,  drugim riječima, onu koja predstavlja best buy.

Naravno, ako silno želite zaigrati najnovije igre na postavkama visoke razlučivosti, nemate previše izbora – trebat će vam jaka grafička kartica koja ih je u stanju pokretati. Iako ćemo se u ovom tekstu baviti takvim karticama, pokušat ćemo objasniti kako ih koristiti i u druge svrhe.

Paralelno procesiranje

Od svih velikih igrača na polju grafičkih kartica ostala su samo dva: možete birati između AMD-a (bivšeg ATI-ja) i Nvidije. Kao što smo već uvodno spomenuli, osim za igre, grafičke kartice možete koristiti i za vrlo brze izračune u posebnim, GPU ubrzanim aplikacijama – u pravilu su brže od današnjih najmodernijih višejezgrenih procesora i do deset puta.

Zamislite kako bi bilo sjajno da, koristeći takvu aplikaciju, dobijete rezultat za minutu u odnosu na trideset ili više minuta, koliko bi bilo potrebno procesoru da završi isti proces. Cijela “tajna” leži u paralelnom procesiranju koje omogućuje da se podatak koji je potrebno obraditi istovremeno izračunava na više paralelnih razina.

Budući da moderni grafički procesori imaju mnoštvo paralelnih jezgri, jasno je da će i dobitak u brzini biti ogroman. Nvidia je tu svoju metodu paralelnog procesiranja nazvala CUDA (Compute Unified Device Architecture), dok je odgovor tadašnjeg ATI-ja (kojeg je u međuvremenu kupio AMD) bila tehnologija ATI Stream.

 

CUDA u stvarnosti

Prva Nvidijina grafička kartica koja je imala CUDA strukturu GPU-a bila je iz serije 8×00. GeForce 8500 bila je među prvima opremljena sa 16 CUDA jezgri koje su radile na niskom taktu, pa su i njezini rezultati bili isti takvi. No već GeForce 8800 ima 112 CUDA jezgri koje rade na znatno višem taktu.

NVIDIA_CUDAKao i kod procesora, dvostruki broj CUDA jezgri neće donijeti i dvostruki porast performansi nego će faktor biti nešto niži. 112 jezgri, kojima je opremljena kartica GeForce 8800, ne može se natjecati s novijim karticama koje imaju isti ili sličan broj jezgri jer je GPU doživio par promjena dizajna pri čemu je značajno smanjena potrošnja električne energije, dok su performanse porasle.

Porasle do te mjere da današnja grafa GTX 1080 sa pascal čipom, je najkompleksnija Nvidijina GPU arhitektura do sada, a GP104 ima čak 7.2 milijardi tranzistora koji su raspoređeni u GPC internu strukturu koja broji 2560 CUDA jezgri (shadera).

Mogućnosti CUDA aplikacija, kao i sam CUDA toolkit, doživjeli su velike promjene od početnog dizajna, stoga su današnje CUDA aplikacije znatno brže i mogu obavljati cijeli niz operacija koje u prvim verzijama nisu bile moguće. Da biste provjerili što nudi vaša Nvidijina grafička kartica, posjetite http://www.nvidia.com/coolstuff i preuzmite demo prezentacije i wallpapere koje će vas zasigurno ostaviti bez daha.

Prilikom njihova preuzimanja trebate provjeriti nalazi li se vaša kartica na popisu kartica koje mogu izvoditi demo. Sve ostale informacije o CUDA aplikacijama i programskoj podršci koju Nvidia nudi možete pronaći na stranici http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html.

2013 godine na scenu dolazi NVIDIA-a sa GeForce DTX Titan, koji sadrži sedam milijardi tranzistora i 6GB RAM-a, pravo super računalo na razini arhitekture, i još sa vodenim hlađenjem. Mali oblik i relativno tihi u radu, uz štedljivu potrošnju energije. Mogla se igrat bilo koja igrica na max postavkama, kartica je bila bez sumnje “state-of-the-art” GPU i tehnologija u video karticama u to doba.

Pa zašto je svaki zagriženi gamer nije posjedovao? Razlog je jednostavan: koštala je tisuću dolara. Ali kruna brzine bi zapravo trebala ići za Asus ARES II,  koja je koristila par overclockanih AMD Radeon 7970 GPU-a.

 

ATI STREAM

 

Povijest ATI Streama

Tehnologija ATI Stream udruženi je set koji čine AMD-ovi grafički procesori i njihova programska podrška. U suradnji s centralnim procesorom omogućuju značajno brže obavljanje zadaća koje se pred njih stavljaju. AMD već u upravljačkim programima donosi aplikaciju koja služi za kodiranje videozapisa uz pomoć grafičkog procesora.

Prva kartica kod koje nalazimo “pristojan” broj stream procesora jest ATI Radeon HD 2400. Sa svojih 40 stream procesora imala je brzinu obrade sličnu onoj centralnog procesora. ATI Stream je kasnije pretvoren u AMD FireStream koji je trajao sve do 2012 godine.

FireStream je AMD-ova linija grafičkih kartica i programa od poznate serije Radeon HD 7000, a kod profesionalne grafike dolazi sa FirePro W serijom i GCN (Graphics Core Next), nova mikroarhitektura grafičkih čipova, će se prikloniti heterogenom sustavu arhitekture (HSA) u 2014. Sve linije budućih AMD proizvoda će imati koristi od GCN-a, sve osim ATI stream-a i AMD FireStream, koje su 2012 i umirovljene. Jer GCN je donio značajna poboljšanja i sposobnosti u cijeloj priči.

“Heterogenim sustavima u kojima visoke performanse GPU i x86 CPU tehnologije rade u tandemu može isporučiti ogromnu računalnu snagu”, rekao je Patricia Harrell, tadašnji direktor AMD-a. “Industrijski standardi poput OpenCL će brzo usvajati heterogene arhitekture a kupci će sa AMD FireStream akceleratorima i AMD Opteron procesorima osjetiti prednosti kombinirane tehnologije.”

GCN je stalno mijenjao i unapređivao svoju arhitekturu tako da smo danas svjedoci GCN četvrte generacije, koji je ugrađen u polaris čipove, a koji su prisutni u današnjim AMD Radeon RX 400 serijama.

 

Sve za znanost

Izračuni kod kojih se mogu iskoristiti grafički procesori uglavnom su vezani uz obradu znanstvenih podataka. Tako su napisane aplikacije koje omogućavaju prikaz miješanja fluida u stvarnom vremenu, obrade strukture proteina ili rješavanja vrlo kompliciranih matematičkih problema.

Grafički procesori mogu izračunavati i prikazivati slike u stvarnom vremenu korištenjem Ray Tracera koji kompleksnim matematičkim algoritmima izračunavaju raspored osvjetljenja na objektima – objekti pritom izgledaju prirodno, pa se ovaj proces redovito primjenjuje kod izrade prezentacija budućih građevina ili prostora (npr. interijera). Vrlo veliku ulogu u popularizaciji korištenja grafičke kartice u znanstvenim radovima imao je projekt BOINC.
Projekt BOINC

BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) koristi vrijeme kada računalo ne radi ništa kako bi obrađivalo podatke: korisnik na računalo instalira klijent koji kod prvog pokretanja kreira korisnički račun zaštićen zaporkom. Nakon uspješne prijave klijent prepoznaje CPU i GPU, testom određuje njihovu brzinu i sprema se za prihvat potrebnih aplikacija i podataka za obradu koje šalje centralni sustav.

boinc projekt

 

Navedeni postupak prilagođen je korisniku u toj mjeri da se skoro svaka faza odvija automatski i sve što je potrebno jest imati operacijski sustav s pravilno instaliranim upravljačkim programima za grafičku karticu. Seti@Home, kao BOINC projekt, predvodi po broju računala koja svakodnevno sudjeluju u obradi podataka.

Budući da se tom prilikom koristi Fourierova analiza za dekomprimiranje polaznog signala u njegove sastavne dijelove, potrebno je izuzetno snažno računalo kako bi obrada malenog dijela signala bila gotova u relativno razumnom vremenskom roku.

Prema dostupnim izvorima, kartica GeForce GTX 280 (ova kartica po sadašnjim mjerilima je prošlost) skoro dvaput je brža od procesora, iz svog vremena, Intel Corea i7 965 koji radi na 3,2 GHz, dok je skoro deset puta brža od, opet iz svog vremena, 2,66-gigahercnog AMD-ova Phenoma 9950. S druge strane, AMD-ove grafičke kartice tek u posljednje vrijeme imaju na raspolaganju aplikacije kojima se i one mogu priključiti.

 

Što je OpenCL?
OpenCL je podloga za pisanje aplikacija koje proširuju osnovnu domenu rada grafičkih procesora. AMD, Nvidia, ali i mnogi drugi proizvođači (Intel, VIA, S3, IBM), prihvatili su ovaj programski jezik i uključili ga u svoje SDK-ove kako bi se mogli razvijati programi koji će ga koristiti. Polovicom lipnja prošle godine javnosti je predstavljena verzija 2.0 ovog programskog paketa, koja donosi znatna unapređenja.

Koristite li Blender i usto imate AMD-ovu grafičku karticu, posjetite www.luxrender.net, preuzmite eksporter za Blender i po uputama iskoristite grafičku karticu za renderiranje, a ne svoj CPU. Za sada ovakav način renderiranja ima velikih ograničenja, no lijepo je vidjeti brzinu iscrtavanja koja se bliži brzini iscrtavanja u realnom vremenu.

 

Brza AMD-ova matematika

Collatz conjecture neriješen je matematički program koji se također našao na popisu BOINC projekata. Gledajući unazad, u ovom projektu dugo vremena primat su nosile AMD-ove kartice, dok za Nvidijine kartice jednostavno nije bilo kvalitetne aplikacije koja bi iskoristila njihov puni potencijal. Tek kasnije, nakon što su objavljene revizije Nvidijina GPU procesora zvanog Fermi, nailazimo na optimizirane aplikacije koje su se tada, performansama približile AMD-ovim karticama.

Sudionici ovog projekta su zaključili da samo korištenjem CPU-a, očekivano vrijeme obrade samo jednog paketa mjeri se u desecima sati. S druge strane, tadašnji Radeon 5770 isti taj rezultat obradi za nešto manje od 20 minuta. Iz navedenog je vidljiva ogromna razlika u brzini obrade podataka koja pokazuje pravu moć GPU-a kada se za njega napiše optimizirana aplikacija, a podaci prilagode načinu obrade za koji je sposoban.

BOINC savjeti

Pri korištenju računala u nekom od projekata koji ovise o grafičkoj kartici potrebno je imati na umu da projekt često optereti karticu do krajnjih granica. U tom trenutku svi su njezini resursi zauzeti, pa čak i najobičnije prikazivanje slike na vašem monitoru postaje zahtjevna zadaća: moguće je da se ekran ne osvježava, da ne možete gledati videozapis itd.

Postoje dvije metode rješavanja ovog problema – odredite li da BOINC koristi računalo samo dok se na njemu ništa ne izvodi tijekom određenog vremenskog razdoblja, svi ovi problemi će nestati, ali će i obrada znatno duže potrajati.

Drugo rješenje je elegantnije, a sastoji se od korištenja integrirane grafičke kartice. Svaka integrirana grafička kartica može poslužiti za sve uredske poslove, dok će glavna grafička kartica koja u tom slučaju nije opterećena obrađivati podatke punom brzinom. Kao što smo već naveli, BOINC projekti iskorištavaju svu snagu grafičkih kartica, pa vodite računa o povećanoj potrošnji električne energije i zagrijavanju.

Piše: P.K.

 


RELATED ARTICLES

Komentiraj

Please enter your comment!
Please enter your name here

- Advertisment -

Most Popular